Atividade epileptiforme

O foco deste trabalho é nas atividades anormais do EEG associadas com as crises epiléticas. Os neurologistas buscam identificar as anormalidades no EEG a partir dos padrões dos grafoelementos. Na literatura, há dois termos para se referir a estes grafoelementos: espículas e ondas agudas. Em resumo, apresentado na Figura 20, a combinação dessas formas de onda compõem as principais manifestações anormais em um EEG:

• Espícula: é um grafoelemento de formato pontiagudo de carga negativa, claramente destacado da atividade de base, que compromete dois ou mais eletrodos. Usualmente, sua

Figura 19 – Exemplo dos estados ictal, pré e pós-ictal. Referente a uma das crises epiléticas do paciente CHB10.

Fonte: do autor.

ascensão e queda são igualmente pronunciadas. Pode ser seguida de uma onda lenta e sua forma é relativamente simétrica. Sua duração é cerca de 70ms.

• Complexo de espícula-onda: este complexo é formado por dois componentes, uma espícula e uma onda que a acompanha, ambas negativas, comprometendo dois ou mais eletrodos. • Onda aguda: trata-se de um grafoelemento de formato pontiagudo de carga negativa,

claramente destacado da atividade de base, que compromete dois ou mais eletrodos. Usualmente, a ascensão é rápida e a queda é mais inclinada, sendo seguida de uma onda lenta, e sua amplitude é variável. A duração é de 70 a 200 ms.

• Poliespícula: refere-se à presença de duas ou mais espículas que podem ser ou não seguidas de onda lenta, sendo, neste caso, denominado complexo de poliespícula-onda.

Identificar os grafoelementos associados com a atividade epileptiforme no EEG é apenas parte da tarefa para um diagnóstico mais preciso da Epilepsia. Em Blume et al. (2010), o autor apresentar diversos padrões de EEG associados com atividades epileptiformes focais ou generalizadas. Fenômenos focais e/ou difusos de EEG periodicamente repetitivos, relativamente estereotipados, representam processos fisiologicamente agudos ou subagudos em crianças e adultos. Tais fenômenos podem ser espículas, poliespículas ou ondas delta. Sua localização e distribuição dependem, em grande parte, da lesão estrutural subjacente. A seguir, serão apresentados alguns padrões focais tais como: espículas rolândicas, temporais, occipitais e múltiplos pontos de foco independentes.

Figura 20 – Grafoelementos associados com atividade epileptiforme: (a) descarga de onda aguda; (b) paroxismo generalizado de espícula-onda lenta; (c) espículas generaliza- das.

Fonte: do autor.

caracteristicamente estereotipadas, abundantes e de alta voltagem com três fases claramente definidas e ondas lentas de destaque proeminentes que aparecem isoladamente ou em grupos na região central (canais C3 ou C4) usando o sistema 10-20. Geralmente, há uma deflexão acentuada para baixo da fase principal do pico nas derivações F3-C3 ou F4-C4, sugerindo um dipolo envolvendo essas derivações. As espículas rolândicas correspondem de 15 a 25% de todas as epilepsias na infância antes do 15 anos de idade, caracterizada por crises parciais ou generalizadas, que ocorrem normalmente durante o sono ou durante o despertar.

Outro padrão bastante conhecido e associado com crises epiléticas é o de espículas temporais (Figura 63, apresentada no Apêndice B). Esse padrão é observado principalmente em adolescentes e adultos, mas também podem surgir em crianças após os 6 anos de idade e são normalmente localizados no canais F7-8, T3-4 e Al-2. Os picos temporais podem estar associados a anormalidades de fundo focais, como a presença excessiva de ondas delta ou tetha. Os neurologistas devem distinguir as espículas temporais das espículas rolândicas, que também se estendem às derivações temporais, particularmente as regiões médio e posterior-temporal (T3,4 e T5,6). A importância dessa distinção reside em suas implicações clínicas marcadamente diferentes.

Distinguem-se também as espículas occipitais (Figura 62, apresentada no Apêndice B) de superfície negativa bem definidos aparecem unilateralmente ou bilateralmente de maneira síncrona ou independente. Comumente elas podem se propagar para as regiões parietais e póstero-temporais ipsilaterais. Picos occipitais são mais abundantes com os olhos fechados; a abertura dos olhos diminui ou abole sua aparência. Desta forma, eles podem ser distinguidos prontamente das ondas lambda ocasionalmente eletronegativas, que estão presentes somente quando um campo complexo está sendo escaneado. Pacientes com pontas occipitais durante a vigília podem desenvolver poliespículas posteriores durante o sono.

Múltiplos pontos de foco independentes, do inglês MISF (Multiple Independent Spike Foci), são picos que surgem em um foco em cada hemisfério. É razoável defini-lo como descargas epilépticas (pontas, ondas pontiagudas ou ambas) que surgem de pelo menos três posições de eletrodo não contíguo com pelo menos um foco em cada hemisfério (YAMATOGI; OHTAHARA, 2006).

As descargas de picos de ondas generalizadas (2,5-3,5 Hz) no EEG representam a marca registrada do EEG nas crises generalizadas e nas epilepsias. Nas epilepsias generalizadas idiopáticas, os complexos de onda e espícula ocorrem sobre um fundo de EEG normal, e a frequência dos complexos está acima de 2,5 Hz na vigília (no sono, as descargas de espículas e ondas podem ser mais lentas, bem como mais irregulares) (BLUME et al., 2010). Dentro de uma série de complexos de onda de pico, cada onda negativa de 200 a 500 ms é precedida por um vale positivo de 100 a 150 ms. Normalmente a amplitude da espícula aumenta e diminui durante a série onda-pico, mas geralmente é maior no seu início, apresentado na Figura 65 no Apêndice B.

Os surtos de ondas lentas (SSW-Sharp Slow Waves) consistem em um pico seguido por uma onda rítmica de cerca de 350 a 400 ms. Os surtos generalizados ocorrem em séries síncronas bilaterais prolongadas com uma taxa de repetição de 1 a 2 Hz. A morfologia, amplitude e taxa de repetição de SSWs podem variar moderadamente a cada crise. Esses surtos são geralmente distribuídos difusamente, mas podem ser expressos principalmente ou confinados nas regiões anterior ou posterior. Embora geralmente bilateralmente simétricas, podem ocorrer assimetrias transitórias e variáveis, conforme exemplo na Figura 66 no Apêndice B.

2.2.3 Desafio do Diagnóstico

Segundo Teixeira (2007), algumas particularidades tornam o diagnóstico da Epilepsia especialmente difícil. Dentre elas podem-se citar:

1. raramente é possível surpreender ou reproduzir os sinais/sintomas em consulta sendo a avaliação clínica feita nos períodos interictais;

2. a anamnese e o exame físico geral e neurológico são frequentemente a base do diagnóstico, mas fornecem informações pouco específicas;

3. a ocorrência frequente de alteração de consciência limita a descrição dos sintomas pelo paciente, sendo necessário uma testemunha;

4. os exames complementares disponíveis para avaliação são de baixa sensibilidade e especi- ficidade;

5. o registro de um evento é habitualmente limitado pela baixa frequência do fenômeno e o custo das avaliações;

6. erros diagnósticos podem ocorrer como consequência da tendência diagnóstica do médico, variável de acordo com especialidade;

7. inúmeros padrões de registros eletroencefalográficos, que variam de acordo com a idade, pessoa, tipo e origem da crise;

8. há fatores que podem causar nos pacientes paroxismos epileptiformes sem ser crise epilética (idade, condição clínica, uso de medicações etc).

Como dito anteriormente o EEG é uma avaliação dinâmica da função cerebral que fornece informações decisivas para o diagnóstico. No entanto, sua interpretação é difícil e fortemente dependente do observador, gerando por vezes mais problema do que solução. A crítica do resultado é frequentemente difícil para o neurologista não especializado em neurofisiologia e muito mais difícil para médicos de outras especialidades.

O EEG é uma ferramenta extremamente útil para auxiliar o clínico na classificação dos tipos de crise e síndromes de epilepsia. Porém, deve ser enfatizado que o uso apenas do EEG não deve ser parâmetro de diagnóstico para epilepsia, pois apresenta especificidade e sensibilidade baixas. Um terço dos pacientes com epilepsia apresentarão um EEG interictal completamente normal, 5% das crianças sem epilepsia demonstrarão anormalidades epileptiformes. Video-EEG ou EEG em ambulatório podem ser muito úteis, já que a maioria dos casos epilépticos terão um EEG correlacionado (STROINK et al., 2003).

O diagnóstico preciso e a averiguação de casos continuam a ser um grande problema, porque a crise epilética é apenas um sintoma de muitas entidades causadoras. Isso porque a Epilepsia é uma síndrome, ou seja, um conjunto de sinais e sintomas que caracterizam certa condição. Várias condições médicas podem se manifestar como crises, ataques ou acessos

recorrentes, mas apenas uma parte delas é devida à epilepsia. As crises pseudoepilépticas (CPE) podem ser confundidas com Epilepsia devido à semelhança das manifestações comportamentais, mas não são consequentes a descargas cerebrais anormais, podendo ter origem fisiogênica ou psicogênica. O EEG deve ser realizado em todos os pacientes com suspeita de epilepsia para auxílio diagnóstico do tipo de crise e da síndrome epilética. No entanto, deve ser levada em conta na sua interpretação uma série de limitações que o método apresenta.

Existem padrões de eletroencefalograma que podem ser patognomônicos5ou alta- mente sugestivos de uma síndrome epiléptica. É importante diferencias os diferentes padrões, não só para auxiliar o clínico na sua orientação diagnóstica, mas também para que o técnico saiba as características eletroencefalográficas específicas de cada síndrome epiléptica, para escolher o melhor exame e executar as manobras de ativação necessárias.

Entre os diversos padrões conhecidos destacam-se: a Epilepsia do tipo focal benigna da infância com descargas centrotemporais, Epilepsia occipital idiopática, Epilepsia de ausência da infância, Epilepsia mioclônica juvenil ou as epilepsias reflexas. Outros padrões bastantes conhecidos pelos neurologistas são os EEG das Síndrome de West, Síndrome de Jeavons, Síndrome de Angelman, Síndrome de Rett, Síndrome do X-frágil, Síndrome do cromossomo 20 em anel, Síndrome da tetrassomia do cromossomo 15, Síndrome Wolf-Hirschhorn e da Doença de Jansky-Bielschowsky. Os tipos de EEG e achados eletroencefalográficos característicos dessas síndromes epilépticas não serão discutidos, pois excedem os objetivos deste trabalho.

Há um grande esforço da comunidade médica para unificar critérios de diagnósticos. E pode-se destacar também os inegáveis progressos nas definições dos padrões eletroencefalo- gráficos que correspondem a crises epilépticas (padrões ictais), pois a interpretação incorreta é um problema bastante comum. É fundamental que o médico responsável pelo laudo esteja familiarizado com os critérios para distinguir descargas epilépticas de ondas mais agudas que não representam grafoelementos ictais e também de variantes normais.

Para destacar a dificuldade do diagnóstico serão apresentados, a seguir, três exemplos bem distintos de pacientes diferentes do banco de dados que será utilizado no trabalho (GOLD- BERGER et al., 2000). Na Figura 21, é apresentada uma crise tônico-clônica generalizada paciente CHB01, no qual a fase tônica se inicia depois de mioclonias representada no EEG por descargas de polispícula-onda, destacada após a linha vermelha, na imagem o ritmo ictal é obscurecido por artefatos da contração muscular. Já a crise epilética do paciente CBH06,

5 _{Termo médico que se refere a sinal ou sintoma específico de uma determinada doença, diferenciando-a das}

apresentada na Figura 22, começa em 1724 segundos e consiste no achatamento do sinal EEG em todos os canais continuado pelo surgimento de um ritmo de banda beta nos canais F3-C3, C3-P3. Ao longo de alguns segundos, a amplitude desse ritmo aumenta à medida que sua frequência diminui e se instala dentro da banda theta (θ ).

Figura 21 – Exemplo de crise epilética paciente CBH01.

Fonte: do autor.

Figura 22 – Exemplo de crise epilética paciente CBH06.

Fonte: do autor.

Na Figura 23, é apresentada a crise epilética do paciente CBH010, que começa aos 6313 segundos e, no seu início, apresenta uma ritmo theta (θ ). Ritmo proeminente observado nos canais F7-T7, T7-P7. Nos outros canais EEG também exibem uma mudança após o início

da crise. O canal C3-P3 desenvolve um ritmo theta (θ ), enquanto o canal FP2-F8 desenvolve um ritmo delta (δ ). Entre as convulsões (período interictal), o EEG de um indivíduo com epilepsia pode exibir atividade rítmica ou descargas anormais. As características espaciais e espectrais dessas descargas variam entre os pacientes. Embora essas descargas possam ser observadas com frequência no EEG paciente, elas não são acompanhadas pelos sintomas físicos associados à convulsão do paciente. Consequentemente, um sistema detector projetado para reagir às crises desse paciente não deve produzir um alarme após o início de uma dessas descargas. Já em outro paciente, esse tipo de atividade pode estar associado a sintomas físicos.

Figura 23 – Exemplo de crise epilética paciente CBH10.

Fonte: do autor.

2.3 Conclusão

Neste capítulo, foram destacados os princípios básicos da neurofisiologia, destacando os potenciais elétricos produzidos nos neurônios piramidais do cortex resultando na atividade elétrica cerebral. Foram discutidos os aspectos básico de EEG, exame cuja finalidade é captar a atividade elétrica do cérebro, destacando as suas principais características que serão importantes do decorrer deste trabalho, como a taxa de amostragem e a importância do números de bits na digitalização, sistemas 10-20, grafoelementos e artefatos.

Em seguida, foram apresentados os ritmos cerebrais, que são de fundamental impor- tância para a análise do comportamento normal anormal do cérebro. Foi discutido um breve relato sobre a Epilepsia e as crises epiléticas (objeto de estudo deste trabalho), destacando suas causas, tipos e classificação. Posteriormente, verificaram alguns padrões de atividades

epileptiformes que são associadas com as crises epiléticas. E o capítulo foi finalizado destacando o desafio de que se realizar uma diagnóstico de Epilepsia e o destaque que o EEG tem nesse procedimento. Por fim, foram apresentados alguns exemplos de crises epiléticas de três pacientes diferentes com intuito de apresentar três padrões distintos de atividade anormal no período ictal.

No capítulo seguinte, serão discutidas as características do sinal do EEG e o métodos de extração de atributos, etapa de fundamental importância em que busca-se extrair características dos sinais de entrada que podem ser usadas para a discriminação das classes na classificação.

3 EXTRAÇÃO DE ATRIBUTOS

Como discutido anteriormente, o EEG é um exame amplamente utilizado no di- agnóstico precoce e detecção de crises epiléticas. Porém, o procedimento é realizado através de uma inspeção visual do EEG do paciente, tornando a tarefa demorada e não apresentando uma boa sensibilidade e especificidade. Dessa forma, é proposto nesse trabalho um sistema de auxílio a diagnósticos baseados em aprendizado de máquinas. Porém, a qualidade da informação produzida é extremamente dependente da qualidade dos dados de entrada (números de casos clí- nicos, presença de ruídos, número de atributos utilizados ou ausentes). Esse sistema é composto basicamente por duas partes: extrator de características e algoritmo de classificação por algum método supervisionado (RAMGOPAL et al., 2014). Esse capítulo será dedicado à extração de atributos.

A etapa de extração de atributos consiste na utilização de técnicas de transformação do sinal original do EEG em uma representação matemática que permita a identificação de um dado comportamento, como um fenômeno epileptiforme. Portanto, o sinal é geralmente representado por um conjunto de vetores de características que podem então ser utilizados com mais eficiência na etapa de classificação. Essa etapa deve proporcionar uma redução no espaço (dimensionalidade) de dados para análise sem perda significativa de informação útil e necessária para se obter a qualidade desejada da informação gerada pelo classificador.

De forma mais abrangente, o capítulo abordará as características do sinal do EEG, como sua alta não estacionariedade e não linearidade, e os métodos de extração incluindo métodos lineares no tempo e na frequência, descritores não lineares e medidas estatísticas. Resumidamente:

• na seção de métodos lineares no domínio da frequência, será destacado o método conven- cional de análise espectral do EEG através da Transformada de Fourier e as técnicas de estimação e suavização da densidade espectral de potência;

• no domínio do tempo, será apresentada a análise a partir do método de codificação linear preditiva cujo objetivo é encontrar p coeficientes, onde p é a ordem do filtro de predição linear;

• será apresentado o conceito de cepstrum e serão introduzidos os conceitos dos coeficientes mel-cepstrais que são a representação do espectro de potência de curto prazo de um sinal, baseado na Transformada Discreta do cosseno em uma escala não linear de frequência. Por fim, apresentar-se-á

• um método de análise estatística em que se utiliza diretamente a matriz de covariân- cia espacial do EEG como uma característica do sinal que pode ser utilizado em um classificador.

3.1 Características do EEG

Da mesma forma como há uma complexidade no diagnóstico clínico da Epilepsia (manifestações clínicas, etiologia, padrões de propagação e evolução da epilepsia com o enve- lhecimento etc), o tratamento e uso dos sinais eletrofisiológicos do EEG também é um grande desafio. O EEG é um sinal complexo, cujas propriedades estatísticas dependem do tempo e do espaço (SCHOMER, 2010). O sinal EEG pode ser considerado um sinal aleatório gerado por um processo estocástico não linear e não estacionário, e pode ser representado, após a digitalização, como uma sequência de amostras temporais (SANEI; CHAMBERS, 2007).

Em geral, os sinais biomédicos são: não estacionários, não lineares e ruidosos. A não estacionariedade surge também por causa de diferentes escalas de tempo envolvidas no processo dinâmico - parâmetros dinâmicos são sensíveis às escalas de tempo e, portanto, no estudo do cérebro é preciso identificar todas as escalas de tempo relevantes envolvidas no processo para obter uma visão no funcionamento do cérebro (INDIC et al., 1999). É extremamente importante que os métodos não lineares auxiliam no processamento de não estacionaridades nos sinais analisados. Métodos lineares, como a FFT, não detectam tão facilmente componentes não estacionários (AL-ANI et al., 2010).

Características do EEG, tais como ondas agudas, espículas ou descargas de ondas (poliespículas que são características do EEG no período ictal), ou como alternância de intervalos relativamente homogêneos com diferentes características estatísticas (por exemplo, com diferente amplitude ou variância), são comportamentos típicos de sinais não estacionários. As não estacionariedade no EEG também são devidas a alterações patológicas, por exemplo convulsões epilépticas, ou a alterações do estado fisiológico, por exemplo, passando de um estágio do sono para outro. A presença de atividades epileptiformes, instâncias de comportamento de ruptura, comportamento de frequência dependente da amplitude e existência de harmônicos de frequência, estão entre o longo catálogo de propriedades típicas de sistemas não lineares.

Pode-se avaliar a estacionariedade de uma série temporal através de métodos es- tatísticos, como o teste de Dickey-Fuller Aumentado e o teste KPSS (HARRIS, 1992; KWI- ATKOWSKI et al., 1992). Uma forma geral para analisar este fato é fazendo um estudo da

existência de alguma raiz dos operadores de retardos dentro do círculo unitário, denominada simplesmente por raiz unitária. Outra forma de se avaliar esse comportamento é visualmente. Como normalmente não se tem o modelo de série temporal e sim os dados, esta é a forma mais eficiente e prática de se verificara não estacionariedade do sinal. Observando os gráficos da função de autocorrelação (FAC) e a função de autocorrelação parcial (FACP), Figura 24, a inclinação descendente do gráfico indica um processo de raiz unitária. Os comprimentos dos segmentos de linha no gráfico FAC decaem gradualmente e continuam esse padrão para aumentar os atrasos. Esse comportamento indica uma série não estacionária.

Figura 24 – Função de autocorrelação (FAC) e função de autocorrelação parcial (FACP) de um intervalo de 5s de um canal do EEG.

Fonte: o autor.

Vários pesquisadores forneceram evidências de que o EEG do cérebro epiléptico é um sinal não linear com propriedades determinísticas e talvez caóticas (MORMANN et al., 2005). Fenômenos não estacionários presentes no EEG geralmente são encontrados na forma

de eventos transitórios. Os fenômenos transitórios têm um padrão específico que possibilita identificá-los facilmente por inspeção visual na maioria dos casos, enquanto a identificação dos segmentos homogêneos do EEG requer uma certa base teórica.

A seguir, serão descritos os quatro métodos de extração de atributos que foram utilizados na elaboração dos experimentos.

3.2 Análise Espectral

A análise espectral é o processo pelo qual será estimado o conteúdo energético de uma função variável no tempo (ou sinal) em função da frequência. As variações na resolução de frequência dos espectros são devidas a diferentes comprimentos de janela. À medida que o sinal se torna mais complexo (em termos de conteúdo de frequência), o espectro de energia se assemelha a uma função contínua.

A análise harmônica de um processo aleatório produzirá algumas informações de frequência. Esse espectro de energia é uma ferramenta útil na análise de um processo aleatório, onde verifica-se quais informações podem ser obtidas do espectro de energia. O espectro de energia tem quatro usos principais: (1) apresenta periodicidades que são ocultas no domínio do tempo; (2) obtêm estatísticas descritivas (distribuição, média, moda, largura de banda do espectral) de um sinal aleatório; (3) obter uma visão geral das frequências de um sinal; (4) na